如何在 Python 中使用 Pandas 向 DataFrame 或 Series 新增元資料？

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Pandas 的關鍵特性之一是能夠處理元資料，元資料可以提供有關 DataFrame 或 Series 中存在的資料的附加資訊。Pandas 是 Python 中一個強大且廣泛使用的庫，用於資料處理和分析。在本文中，我們將探討如何在 Python 中使用 Pandas 向 DataFrame 或 Series 新增元資料。

什麼是 Pandas 中的元資料？

元資料是有關 DataFrame 或 Series 中資料的資料。它可以包括有關列的資料型別、測量單位或任何其他提供有關所提供資料上下文的重要的相關資訊。可以使用 Pandas 向 DataFrame 或 Series 新增元資料。

為什麼元資料在資料分析中很重要？

元資料在資料分析中很重要，因為它提供了有關資料的上下文和見解。如果沒有元資料，就很難理解資料並從中得出有意義的結論。例如，元資料可以幫助您瞭解測量單位，這可以幫助您進行準確的比較和計算。元資料還可以幫助您瞭解列的資料型別，這可以幫助我們選擇合適的資料分析工具。

如何使用 Pandas 向 DataFrame 或 Series 新增元資料？

以下是向 DataFrame 或 Series 新增元資料的步驟：

將元資料應用於 DataFrame 或 Series

Pandas 提供了一個名為 attrs 的屬性，用於向 DataFrame 或 Series 新增元資料。此屬性是一個類似於字典的物件，可用於儲存任意元資料。如果要向 DataFrame 或 Series 新增元資料，只需訪問 attrs 屬性，然後設定所需的元資料屬性。

在我們的程式中，我們將向 DataFrame 新增描述、比例因子和偏移量。

將比例和偏移量應用於我們的 DataFrame

在下一步中，我們將向我們的 DataFrame 應用比例和偏移量。我們可以透過將 DataFrame 乘以比例因子然後新增偏移量來做到這一點。然後，我們可以儲存元資料和縮放後的 DataFrame，以便以後使用。

將元資料和 DataFrame 儲存到 HDFS 檔案

Pandas 提供 HDFStore 類用於處理 HDF5 格式的檔案。HDF5 是分層格式的資料，支援檢索大型資料集和高效儲存。HDFStore 類提供了一種方便的方式將 DataFrame 和 Series 儲存到 HDF5 檔案並從中載入。

要將元資料和 DataFrame 儲存到 HDF5 檔案，我們可以使用 HDFStore 類中的 put() 方法。然後，我們將格式指定為“table”並省略 metadata 引數。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Add metadata to the DataFrame
df.attrs['description'] = 'Example DataFrame'
df.attrs['scale'] = 0.1
df.attrs['offset'] = 0.5

# Apply scale and offset to the DataFrame
df_scaled = (df * df.attrs['scale']) + df.attrs['offset']

# Save the metadata to an HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
   store.put('data', df_scaled, format='table')
   store.get_storer('data').attrs.metadata = df.attrs

# Read the metadata and DataFrame from the HDF5 file
with pd.HDFStore('example1.h5') as store:
   metadata = store.get_storer('data').attrs.metadata
   df_read = store.get('data')

# Retrieve the scale and offset from the metadata
scale = metadata['scale']
offset = metadata['offset']

# Apply scale and offset to the DataFrame
df_unscaled = (df_read - offset) / scale

# Print the unscaled DataFrame
print(df_unscaled)

輸出

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  5.0
2  3.0  6.0

在上面的程式中，我們首先建立了一個具有列 A 和 B 的 DataFrame df。然後，我們使用 attrs 屬性向 DataFrame 新增元資料，然後將“description”、“offset”和“scale”屬性分別設定為其相應的值。

在下一步中，我們透過將比例和偏移量應用於原始 DataFrame df 來建立一個新的 DataFrame df_scaled。我們透過將 DataFrame 乘以比例因子然後新增偏移量來實現此目的。

然後，我們使用 HDFStore 類的 put() 方法將元資料和縮放後的 DataFrame 儲存到名為 example1.h5 的 HDF5 檔案中。我們將格式指定為“table”並省略 metadata 引數。相反，我們使用 get_storer('data') 函式返回的 storer 物件的 metadata 屬性將元資料設定為 HAF5 檔案的屬性。

在下一部分中，讀取名為“example1.h5”的 HDF5 檔案中的元資料和 DataFrame，我們使用另一個“with”語句使用 r 引數以讀取模式開啟檔案。我們透過訪問 get_storer('data') 函式返回的 storer 物件的 metadata 屬性來檢索元資料，並使用 HDFStore 類的 get() 方法檢索 DataFrame。

在最後一步中，我們從元資料中檢索比例和偏移量，然後將它們應用於 DataFrame 以獲得未縮放的 DataFrame。我們列印未縮放的 DataFrame 以確保它已正確取消縮放。

結論

總而言之，在 Python 中使用 Pandas 向 Series 或 DataFrame 新增元資料可以為我們的資料提供額外的上下文和註釋，使其更具資訊性和實用性。我們使用了 DataFrame 或 Series 的 attrs 屬性，輕鬆地向我們的 DataFrame 添加了諸如比例因子、描述和偏移量之類的元資料。